投稿者 global-ai-media 
Googleの生成AI「Gemini」が、米国の大学進学適性試験（SAT）の模擬試験機能や、Khan Academyと連携したライティングコーチ機能の提供を開始しました。一見すると教育分野のニュースですが、この動きは企業における人材育成やリスキリング、業務ナレッジの継承において、生成AIが「単なる検索ツール」から「対話型チューター」へと進化していることを示しています。本記事では、この事例をヒントに、日本企業が直面する人材課題へのAI活用とリスク管理について解説します。
教育特化型AIへの進化とパートナーシップの重要性
GoogleのGeminiがSAT（Scholastic Assessment Test：米国の大学入試に使われる標準テスト）の練習問題やフィードバック機能の提供を開始したというニュースは、生成AIの活用領域が「情報の生成・要約」から「人間の能力開発・支援」へと深く入り込み始めたことを象徴しています。特に注目すべきは、教育非営利団体であるKhan Academy（カーンアカデミー）との連携です。
汎用的な大規模言語モデル（LLM）は、広範な知識を持つ一方で、特定の教育カリキュラムに沿った適切な指導や、学習者のレベルに合わせた段階的なフィードバックを苦手とする側面がありました。しかし、教育ドメインの専門知識を持つKhan Academyの知見とGeminiの能力を掛け合わせることで、単に正解を教えるだけでなく、思考プロセスを導く「コーチング」が可能になっています。
日本企業の人材育成・OJTへの応用可能性
この「AIによるチューター（個別指導）機能」は、日本のビジネス現場においても極めて重要な示唆を含んでいます。少子高齢化による労働力不足が深刻化する日本企業では、ベテラン社員が若手のOJT（On-the-Job Training）に時間を割く余裕がなくなりつつあります。ここに、特定の業務知識や社内ルールを学習させた「社内版AIチューター」を導入する余地があります。
例えば、以下のような活用が考えられます。
- 営業ロープレの相手役： 自社の商品知識や顧客特性を学習したAIが、若手営業担当者の商談練習相手となり、提案内容へのフィードバックを行う。
- 技術伝承・マニュアル学習： 熟練技術者のノウハウを学習したAIが、若手エンジニアの質問に対し、背景知識を含めて対話的に解説する。
- コンプライアンス・セキュリティ教育： 一方的なeラーニングではなく、AIとの対話を通じて具体的な事例（ケーススタディ）を検討させ、理解度を深める。
SATの事例が示すように、生成AIは「答えを出す」だけでなく「考えさせる」プロセスを支援するフェーズに入りつつあります。
教育・評価におけるAI活用のリスクとガバナンス
一方で、人材育成や教育分野でのAI活用には、特有のリスクと慎重なガバナンスが求められます。
第一に「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」の問題です。業務マニュアルや技術指導において、AIが誤った手順を自信満々に教えてしまえば、事故や損害に直結します。教育目的のAIには、RAG（検索拡張生成）などを活用し、参照元を厳密に社内規定や公式ドキュメントに限定する技術的な制約が不可欠です。
第二に「評価の公平性」と「過度な依存」です。AIによるフィードバックを人事評価に直結させることは、現段階ではバイアス（偏見）のリスクが高く避けるべきです。あくまで「自己学習の補助ツール」と位置づけるのが妥当でしょう。また、AIの指示通りにしか動けない社員を生み出さないよう、最終的な判断は人間が行うという原則を教育課程に組み込む必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
Geminiの教育機能拡張から、日本企業が得られる実務的な示唆は以下の通りです。
- 「ドメイン知識」×「AI」の勝ち筋： GoogleがKhan Academyと組んだように、企業も「自社独自のナレッジ（ドメイン知識）」と「汎用LLM」を組み合わせることで、競合優位性のある育成システムを構築できます。
- OJTのデジタル化・AI化： 「背中を見て覚えろ」が通用しない現代において、AIチューターは多忙なメンターを補完する強力なツールになり得ます。ただし、導入初期は人間のメンターがAIの回答精度をモニタリングする体制が必要です。
- AIリテラシー教育の転換： AIの使い方を教えるだけでなく、「AIによって自身のスキルをどう伸ばすか」という視点でのリスキリング支援が求められます。
教育分野でのAI活用は、単なる効率化を超え、組織のケイパビリティ（能力）そのものを底上げする投資となります。まずは特定部門の新人研修など、リスクコントロールが可能な範囲から、対話型AIによる育成支援を試行してみる価値は十分にあるでしょう。